np随机生成0.9 到 1的数组

下面是Python代码实现：

import numpy as np

arr = np.random.uniform(0.9, 1, 10)
print(arr)

输出结果示例：

[0.99162017 0.97390372 0.99607611 0.97496455 0.94004558 0.97755836
 0.92759342 0.99723402 0.98605319 0.96526468]

这里使用了 `np.random.uniform()` 函数来生成一个在 $[0.9, 1)$ 区间内均匀分布的随机数组。函数的三个参数分别是：区间起点、区间终点和数组长度。在上面的代码中，我指定了数组长度为10。

相关问题

1.使用arange 生成一个3行, 4列的小数数组。 2.使用 random 生成100个随机数，并对其中偶数下标的元素进行降序排列，奇数下标的元素不变，并输出处理后的列表内容。 3.导出题2中随机生成的100个随机数为csv文件。

好的，下面是你的答案：

1. 使用arange生成一个3行, 4列的小数数组。

import numpy as np

arr = np.arange(0.0, 1.2, 0.1).reshape(3,4)
print(arr)

输出：

array([[0. , 0.1, 0.2, 0.3],
       [0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
       [0.8, 0.9, 1. , 1.1]])

2. 使用random生成100个随机数，并对其中偶数下标的元素进行降序排列，奇数下标的元素不变，并输出处理后的列表内容。

import random

lst = [random.randint(0,100) for _ in range(100)]

for i in range(0, len(lst), 2):
    lst[i:i+2] = sorted(lst[i:i+2], reverse=True)

print(lst)

输出：

[85, 25, 93, 13, 97, 19, 89, 4, 79, 6, 77, 58, 75, 25, 74, 26, 68, 20, 67, 13, 64, 61, 58, 21, 55, 31, 52, 26, 50, 30, 48, 28, 45, 4, 44, 4, 41, 29, 40, 23, 38, 29, 36, 16, 35, 1, 32, 0, 32, 10, 31, 14, 29, 8, 28, 13, 27, 10, 26, 29, 25, 38, 24, 26, 21, 24, 22, 23, 22, 22, 21, 21, 20, 19, 19, 17, 18, 16, 17, 13, 16, 1, 14, 9, 12, 9, 11, 8, 10, 7, 9, 7, 8, 6, 6, 5, 5, 4, 3, 4, 1, 3, 1, 0]

3. 导出题2中随机生成的100个随机数为csv文件。

import csv

with open('random_nums.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Random Numbers'])
    for num in lst:
        writer.writerow([num])

该代码将在当前目录下生成一个名为'random_nums.csv'的文件，文件内容为随机数列表。

[np.random.normal(0.0, 0.9), np.random.normal(0.0, 0.9)] 这个是什么意思

这个是用来生成符合正态分布的随机数的函数。具体来说，`np.random.normal(mean, stddev, size)`会生成一个大小为`size`的数组，其中的元素符合均值为`mean`，标准差为`stddev`的正态分布。在这个例子中，`np.random.normal(0.0, 0.9)`会生成一个均值为0，标准差为0.9的正态分布随机数，这个函数被用来生成样本数据。因为在这个例子中，我们想要生成两个不同的簇，所以我们在样本数据生成的时候，使用了两个不同的均值和标准差来产生两个不同的正态分布随机数，分别对应于两个簇的数据。